医学信息学研究论文提纲

论文题目：医学信息学在糖尿病中的数据分析与算法设计

摘要：在中国人群传统生活方式的改变和社会的快速转型导致易胖环境的出现,而易胖环境的出现已经给许多人带来了较高的2型糖尿病患病风险,特别是年轻人、老年人和处于社会底层的人士,由于特殊的生活方式和生活压力,他们面临着更大的风险。专家表示,2型糖尿病与现代的生活方式、不健康的饮食习惯、运动量的减少以及肥胖有很大的关系。大多数的2型糖尿病患者在糖尿病的早期阶段没有明显症状,2型糖尿病约有9~12年的隐匿期,很多患者可能得病多年却无法被诊断,我国国民中存在着许多未确诊的隐匿糖尿病患者。因此,医学和社会学工作者要加强对易患糖尿病的高危人群的深入研究,降低糖尿病发病率的重点是对易患糖尿病的高危人群进行筛查和预防。本课题采用了拥有16个有效变量的403个真实医疗数据。首先使用R studio对数据进行分析,利用散点图、直方图等将数据可视化,然后计算各变量与糖化血红蛋白和糖尿病之间的相关系数,采用T检验和卡方检验等对相关系数进行假设检验,最终得到影响糖尿病的6个重要变量:胆固醇含量、血糖含量、胆固醇和高密度脂蛋白之比、高密度脂蛋白、年龄和腰围。接下来拟合糖化血红蛋白含量和糖尿病的回归模型,利用该回归模型进行预测,正确率为92.8%,敏感度为93.67%,特异度为86.05%。下一步在R语言中调用支持向量机包,使用10折交叉验证寻找最优参数,使用这两个最优参数构建SVM模型,对数据进行预测的正确率达到97.67%,敏感度为100%,特异度为81.82%。最后,选择C#语言结合ASP.NET技术设计了一个简单的糖尿病风险测评系统,用户输入自己的身体指标,系统对输入的数据进行分析,返回用户患糖尿病的概率和异常的指标,将易患糖尿病的高危人群筛选出来。通过该糖尿病风险预测模型,能够方便的筛查出易患糖尿病的高危人群,用户能够利用该工具简单方便的进行自我测试,随时随地监测自己的身体指标变化,为糖尿病的预防以及检测提供了一个实用有效的工具。针对尚无明显症状的人群进行筛查,有利于普及健康知识教育,提高公众对糖尿病的关注,预测糖尿病的发病风险,筛查出极易患糖尿病的人群,提高糖尿病的检出率,实现对糖尿病高危人群早发现、早诊断、早治疗的目标。对筛查出的糖尿病患者应实施及时精确的治疗和干预措施,能够大大延缓糖尿病和糖尿病前期的发病进程,降低糖尿病及其并发症的发病率,提高其生存质量。

关键词：糖尿病;糖尿病风险评估;数据挖掘;医学信息学

学科专业：计算机技术（专业学位）

摘要

abstract

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.3 论文研究内容

1.4 论文组织结构

第二章 相关知识及技术介绍

2.1 糖尿病

2.2 医学信息学

2.3 数据分析工具

2.4 假设检验

2.4.1 假设检验

2.4.2 相关系数的计算

2.4.3 相关系数的假设检验

2.5 逻辑回归模型

2.5.1 逻辑回归模型

2.5.2 回归系数的假设检验

第三章 数据预处理

3.1 数据来源

3.2 数据预处理

3.2.1 缺失值分类

3.2.2 缺失值插补法

3.2.3 插值过程与结果

3.3 本章小结

第四章 数据分析

4.1 数据分析方法与结果

4.1.1 糖化血红蛋白含量和分类变量之间的关系

4.1.2 糖化血红蛋白含量和连续变量之间的关系

4.1.3 糖尿病和分类变量之间的关系

4.1.4 糖尿病和连续变量之间的关系

4.1.5 数据分析小结

4.2 回归模型的拟合

4.2.1 糖化血红蛋白的线性回归模型

4.2.2 糖尿病的逻辑回归模型

4.2.3 变量最终选择

4.3 本章小结

第五章 算法设计与实现

5.1 支持向量机

5.2 支持向量机准确度的度量

5.3 SVM算法设计及结果

5.3.1 算法思想

5.3.2 算法实现

5.4 本章小结

第六章 系统设计与实现

6.1 系统设计

6.1.1 系统功能

6.1.2 系统流程图

6.1.3 实体-联系图

6.1.4 数据库逻辑结构设计

6.2 系统实现

6.2.1 评分算法设计思想

6.2.2 系统页面展示

6.3 本章小结

第七章 结论与展望

参考文献

致谢